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Empirización de la economía financiera, una innovación necesaria
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En el mundo de las inversiones, el mercado es un indicador adelantado que refleja las expectativas de la economía. Sin embargo, los modelos económico-financieros que sirven de soporte para tratar de anticipar estos movimientos, recientemente han presenciado un incremento en las críticas sobre la divergencia que muestran al intentar explicar la realidad empírica. Por esta razón, es necesario innovar mediante la empirización de la economía financiera para generar mayores rendimientos.
Los modelos económico-financieros son representaciones que generalizan las interacciones entre los agentes económicos con el fin de estudiarlos, y en el caso de finanzas bursátiles, usarlos de soporte para anticipar el movimiento del mercado. Un ejemplo es la ley de oferta y demanda, donde analizando sus factores, se busca identificar la fase de ciclo económico que está por suceder y posicionar el portafolio óptimo ante este escenario. Con base en esto, existen dos retos que afrontan los inversionistas: 1) el mercado es un indicador adelantado de las expectativas económicas y 2) los modelos carecen de explicar el comportamiento real del mercado.
Respecto al primer punto, a pesar de que se analizan las variables económico-financieras para formar una tesis de inversión, la realidad es que el mercado se anticipa con gran velocidad ante cualquier expectativa económica. La crisis económica del año pasado fue caracterizada por haber sido inducida debido a los confinamientos a nivel global, para posteriormente, comenzar con la recuperación al incrementar paulatinamente la movilidad en los países. Esta transición se vio reflejada en los indicadores económicos de forma gradual a lo largo del año pasado y del actual; no obstante, los índices accionarios lo digirieron de forma acelerada al mostrar la caída y la recuperación más rápida en la historia. Para el caso del S&P500, en menos de 25 días hábiles el índice cayó a su mínimo local, mientras que, en menos de 15 días hábiles, se había recuperado el 50% de la caída. Con esto se observa que el seguimiento a las variables económico-financieras puede carecer de relevancia debido al rezago que existe en su publicación, mientras que el mercado se anticipa a estos eventos.
Por otro lado, un área de oportunidad de los modelos económico-financieros es la desconexión con el comportamiento real de los agentes económicos. Charlie Munger, empresario, inversionista y colega de Warren Buffett, mencionó que este tipo de modelos no consideran la psicología del humano; por lo que, debido a que la teoría se basa en un contexto racional, cualquier divergencia con la realidad, es considerada como anomalía. Frank Fabozzi, famoso académico, investigador, autor y editor, ha comentado que una ciencia empírica debe ajustar sus modelos a los datos reales; contextualizado a la observación de Charlie Munger, la psicología del humano requiere ser tratada como un comportamiento normal y no como una anomalía.
Esto no quiere decir que los modelos no sean de utilidad para generar rendimientos, simplemente se necesita una innovación en un entorno donde la evolución del mercado y la economía ha sido más rápida que la del estudio. Frank Fabozzi comenta que se requiere combinar sofisticadas herramientas matemáticas y técnicas empíricas, reconociendo las limitaciones al tratar de analizar un entorno con constante evolución. El primer paso se ha dado; cada vez se utilizan nuevas herramientas como datos alternativos, ciencia de datos, datos masivos, aprendizaje automático, entre otros. Ejemplo de ello han sido los índices de movilidad de diversas plataformas o datos masivos para identificar si la reciente inflación es transitoria o estructural.
En conclusión, la empirización de la economía financiera es una innovación necesaria para adaptarse a las complejidades que antes no existían en el mercado y que permitirá generar mayores rendimientos. Es un camino complicado, pues requiere alejarse de la seguridad de un modelo completamente racional, para adentrarse en la inseguridad de comprender e intentar modelar eficazmente la realidad.
El autor es Director Ejecutivo de Quantitative Models – BBVA Asset Management*